Page 9 - MaSzeSz hírcsatorna 2021/2.
P. 9

SZAKMAI - TUDOMÁNYOS ROVAT






            vizsgálva, a teljes kiértékelés a lehetőségek ex- azonban tekintjük a SonDuyDao és társai által
            ponenciális növekedése, azaz a kombinatorikai  kifejlesztett, általam implementált harmadik
            robbanás miatt jelen számítógépes technikával  algoritmust, akkor kiválóan láthatjuk a konver-
            nem, vagy a kisebb városokat is tekintve egy  gencia megfelelő alakulását, azaz a globális
            átlagos irodai számítógépen, csak évek alatt  optimum pillanatok alatt történő megtalálását,
            tudna megvalósulni. Ezen tényből adódóan,  melyet a 2. ábra jobb oldali része is alátámaszt.
            a kutatás következő fázisát a hidraulikai szimu-
            látor célfüggvényként történő algoritmusba
            kötése jelentette, melynek segítségével teljes
            kiértékelés nélkül vizsgálhattam nagyobbnál
            nagyobb, pontosan 11 darab, Magyarország
            területén található ivóvízhálózatot.


            AZ OPTIMALIZÁCIÓT MEGVALÓSÍTÓ GENE-
            TIKUS ALGORITMUS


            Ahhoz, hogy megtaláljam az optimalizáció
            megvalósítása szempontjából legkiválóbb al-
            goritmust, három genetikus algoritmus variáns
            került megvizsgálásra. Az első módszer a MatLab
            beépített optimumkereső eszköztára. A második
            ugyanezen algoritmus, némileg kiegészített,
            saját implementálású verziója. Végül pedig egy
            újdonságot jelentő, lokális keresővel és szándé-
            kosan kényszerezett keresési térre kifejlesztett
            eszköztárral rendelkező módszer került meg-
            vizsgálásra, mely a leghatékonyabbnak bizonyult
            az optimumkeresés során. Mindhárom algorit-
            mus vizsgálata szintetikus tesztfüggvényeken
            keresztül történt, révén ezen függvények pontos
            megoldása ismert, illetve azon lokális optimu- 2. ábra. Az algoritmusok konvergencia vizsgálata
            mok helye is, melyek egy algoritmus számára
            akadályt jelenthetnek. Előbbi kettő algoritmus  Ezen algoritmus lényegében két dologban tér
            konvergenciája a 2. ábra bal oldali részén lát- el a hagyományos genetikus algoritmusoktól.
            ható. Elvesztek a keresési téren, számos lokális  Rendelkezik egy lokális keresővel, mely során
            optimumról szolgáltattak információt, miköz- az algoritmus egy megadott „X” sugáron belül
            ben a számunkra szükséges globális optimum  elkezdi teljesen kiértékelni a célfüggvényt, ezáltal
            megtalálásában nem jártak sikerrel, ugyanis nem  megnézi, hogy talál-e jobb irányt a megoldás-
            tudták megfelelően kezelni a csőoptimalizálás  keresés során. Valamint automatikus újraindítá-
            során alkalmazott bonyolult célfüggvényt. Ha  sának köszönhetően az algoritmus újraindítja





                                                                                                            9
   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14